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991.
遥感图像变化检测是为了识别出双时相图像之间的显著变化。给定2个在不同时间拍摄的配准图像,光照变化和错配误差会掩盖真实物体的变化,探索不同时空像素之间的关系可以提高遥感图像变化检测方法的性能。在Spatial Temporal Attention Neural Network (STANet)中,提出了一种基于孪生的时空注意力神经网络。在其基础上进行改进:(1)对距离度量模块由于线性插值导致的变化特征间隙模糊问题,设计了对距离特征的上采样模块,使得变化区域间隙更加明显,虚警率更低;(2)针对STANet的Pyramid Spatial Temporal Attention Module(PAM)模块计算开销大的问题,引用了新的Coordinate Attention(CA)模块,在降低运算开销的基础上,更好地识别了不同空间、通道的特征;(3)针对STANet对Residual Network(ResNet)提取出的特征图利用不充分的问题,加入了深监督模块,利用中间层的特征计算一个权重衰减的loss,起到正则化的作用。实验表明,改进之后的网络将基线模型的F1得分从81.6提高到86.1。在... 相似文献
992.
目的评定分光光度法测定桑黄中总黄铜的不确定度。方法依据JJF1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》的方法,建立相应的数学模型。对测量过程中可能引入不确定度的来源进行分析与计算,进而合成出相对不确定度和扩展不确定度。结果标准曲线是不确定度主要来源,其中曲线拟合所占比例最大。结论在总黄酮测定过程中,要注意选择线性好的标准曲线。 相似文献
993.
黄铜系复合导电涂料的研究 总被引:5,自引:2,他引:5
研制了黄铜粉-丙烯酸树脂复合导电涂料,讨论了导电填料黄铜粉的含量、粒度大小、形状以及漆膜的厚度对复合涂料导电性能的影响,为开发黄铜系复合导电涂料提供了理论依据 相似文献
994.
对振动流化床法生产三聚氰酸的工艺条件和设备设计参数进行了研究,实验表明,振动流化床法生产三聚氰酸具有产品得率高、劳动强度中等、热源形式多样、经济效益好等特点。 相似文献
995.
H68黄铜断裂过程的透射电镜原位观察 总被引:3,自引:0,他引:3
采用透射电镜动态拉伸、原位观察研究了低层错能合金H68黄铜断裂的微观过程。结果发现:黄铜薄膜试样拉伸时,裂尖首先发射位错,平衡时形成无位错区和反塞积位错群;裂尖前方较厚区域可以发生孪生变形,形成形变孪晶,微裂纹在孪晶中形核、扩展,导致裂纹呈Z字形扩展;裂尖无位错区也可能形成微孪晶,微裂纹在微孪晶中形核,使裂纹呈不连续扩展;微裂纹也可以从主裂纹顶端连续形核、扩展。 相似文献
996.
舰载光电设备跟踪掠海目标的控制 总被引:3,自引:0,他引:3
舰载光电设备跟踪低空掠海目标时会由于载体摇摆受海面杂波的影响而导致跟踪失败,本文将基于CA模型的有限记忆最小二乘滤波与"近似-比较"模型前馈控制相结合,提出了一种能够全自动跟踪低空掠海目标的控制算法。该算法首先根据CA模型的最小二乘法从惯性导航角度数据滤波出速度数据前馈到速度回路;然后,通过"近似-比较"模型判断是否捕获了海面杂波;如果捕获了海面杂波,随即切换跟踪方式从电视跟踪转为数引跟踪。对提出的算法进行了试验验证,结果表明,该算法再次捕获掠海目标时间为437ms,比人工干预的5.93s提高了一个数量级。该算法在实现了全自动捕获、跟踪的同时,缩短了由于视轴"扎海"跟踪失败后再次捕获掠海目标的时间。 相似文献
997.
998.
铜基体上激光熔覆钴基合金的温度场分析 总被引:1,自引:1,他引:1
利用连续波Nd:YAG固体激光在黄铜表面上激光熔覆预置的钴基合金粉末,采用SYSWELD软件对激光熔覆过程中的温度场进行了模拟。在分析过程中采用三维单元,考虑温度变化对热物理参数的影响以及表面对流换热和辐射散热等影响因素,建立了三维有限元模型,得到了熔覆过程中试样表面的温度场分布模拟图。结果表明:温度场模拟等温线呈椭圆形分布,光斑附近等温面较为密集,远离光斑处等温面较稀疏;在其它工艺参数不变的情况下,扫描速度为8 mm/s熔覆过程的稀释率为11.5%,可以获得良好的冶金结合,并进行了试验验证;利用SYSWELD软件的校核功能,获得了扫描速度为6 mm/s和10 mm/s熔覆过程中较为合适的功率分别为2.96 kW和3.82 kW。研究结果对工艺参数的优化和控制熔覆层稀释率提供了借鉴和指导作用。 相似文献
999.
1000.
To support dramatically increased traffic loads,communication networks become ultra-dense.Traditional cell association(CA)schemes are timeconsuming,forcing researchers to seek fast schemes.This paper proposes a deep Q-learning based scheme,whose main idea is to train a deep neural network(DNN)to calculate the Q values of all the state-action pairs and the cell holding the maximum Q value is associated.In the training stage,the intelligent agent continuously generates samples through the trial-anderror method to train the DNN until convergence.In the application stage,state vectors of all the users are inputted to the trained DNN to quickly obtain a satisfied CA result of a scenario with the same BS locations and user distribution.Simulations demonstrate that the proposed scheme provides satisfied CA results in a computational time several orders of magnitudes shorter than traditional schemes.Meanwhile,performance metrics,such as capacity and fairness,can be guaranteed. 相似文献